visual relationship detection | BriefGPT

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Open Images 数据集 V4: 大规模统一图像分类、物体检测和视觉关系检测
Open Images V4 是一份有关图像分类、物体检测和视觉关系检测的数据集，包括了 9.2M 幅图片，其中包含了 30.1M 个图像级标签，15.4M 个边界框，以及 375k 个涉及 57 类的视觉关系注释。
PDF6 years ago
ECCV视觉关系检测的问题化简方法
本研究使用机器学习和计算机视觉技术，将视觉关系检测问题转化为对象检测问题，应用于 Google AI Open Images V4 Visual Relationship Track Challenge，并在 2018 年欧洲计算机视觉会议
PDF6 years ago
MM上下文依赖扩散网络用于视觉关系检测
本文提出了一种基于语义图和视觉场景图构建的上下文相关扩散网络 (CDDN) 框架，用于解决对象之间的关系识别问题。对两个广泛使用的数据集进行的实验表明，所提出的方法更有效，达到了最先进的性能。
PDF6 years ago
用学习的语义模型改善从图像中提取信息
本研究回顾了视觉模型和统计语义先验模型相结合对图像与场景描述匹配的任务的改进，并将其与一种新颖的无明确训练视觉先验模型的条件多路模型进行比较。同时，我们还讨论了提出方法与人脑记忆模型之间的潜在关系。
PDF6 years ago
ECCV可分解网络：一种基于子图的场景图生成高效框架
本文提出了基于子图连接图的场景图生成方法，并采用自下而上的聚类方法将整个场景图分解为子图，并用更少的子图和对象特征替换场景图的众多关系表示，以显著降低中间阶段的计算。采用空间加权消息传递和空间敏感关系推理模块，维护空间信息以促进关系识别，该
PDF6 years ago
自然语言引导下的视觉关系检测
本研究提出了一种自然语言引导的框架来解决视觉关系检测任务中对象对之间关系分类的问题，并使用双向循环神经网络以及语义连接来预测参与关系的对象之间的语义连接。该方法在 Visual Relationship Detection 和 Visual
PDF7 years ago
关于您的关心：朝着大规模人本视觉关系检测
本文提出一种应对图像中物体之间交互关系检测的方法，并构建了一个大规模的基于人的视觉关系检测数据集，并且提出一种基于网络监督学习的方法来解决测试集中标签标注的问题，提高了模型的准确性。
PDF7 years ago
CVPR视觉关系与属性检测的深度变化结构强化学习
本研究提出了一种基于深度强化学习算法的新方法 VRL，能够更好地理解场景中物体之间的相互关系和属性，并在大规模数据集上验证其优越性和预测能力。
PDF7 years ago
CVPRViP-CNN: 可视化短语引导卷积神经网络
该研究提出了一种以短语为单位进行视觉关系检测的方法 ——ViP-CNN，通过使用一个短语导向的信息传递结构（PMPS）来同时考虑三个相互关联的识别问题，并通过相应的非极大值抑制方法和模型训练策略来提高检测速度和准确率。实验结果表明，ViP-
PDF7 years ago